Компьютер научили выявлять людей с депрессией по снимкам в Инстаграме

18 Августа 2016 4

Американские исследователи успешно использовали машинное обучение для выявления маркеров депрессии в фотоснимках пользователей Инстаграма, передает N+1.

Сотрудники Гарвардского и Вермонтского университетов провели онлайн-опрос пользователей Инстаграма, включающий определение депрессии по шкале Центра эпидемиологических исследований (CES-D). После этого они попросили участников с признаками клинической депрессии и без таковых поделиться своими публикациями за все время пользования сервисом.

В результате ученые собрали для анализа почти 44 тыс. фотографий 166 пользователей (71 с депрессией и 95 без нее). По этим публикациям они собрали следующую информацию: степень активности каждого пользователя (число публикаций в день), реакцию сообщества (число «лайков» и комментариев), наличие и количество лиц на фотографиях, характеристики изображения (тон, насыщенность и яркость) и метаданные (примененные фильтры).

Поскольку у исследователей были данные о том, кто из пользователей страдает депрессией, они смогли использовать машинное обучение с учителем (при котором ученым известен правильный ответ), чтобы оценить предсказательную силу этих факторов.

Выяснилось, что основными признаками депрессии служат тона, близкие к синей части спектра, а также низкие значения яркости и насыщенности. Также у людей с этим расстройством оказалось больше фотографий с лицами, однако количество лиц на них было меньше, чем на снимках здоровых людей. К публикациям людей с депрессией было больше комментариев, но они получали меньше «лайков». Кроме того, при депрессии люди в целом реже использовали фильтры, а в случае их использования предпочитали Inkwell, преобразующий снимки в черно-белые. Не страдающие депресией чаще всего пользовались фильтром Valencia, который делает фото светлее.

Исследование, выполненное другими авторами раньше, показало, что врачи общей практики могут выявить у пациента депрессию в 42% случаев и исключить ее у здоровых людей в 81% случаев. Анализ предсказательной силы двух полученных учеными моделей продемонстрировал, что та, в которой использовали фотографии за все время пользования соцсетью, превосходит врачей по эффективности выявления пользователей с депрессией (обеспечивает верное определение 70% из них), однако чаще дает ложноположительные заключения. Вторая — с использованием только снимков, опубликованных до постановки диагноза, — выявляет лишь треть больных, однако практически не дает ложноположительных заключений.

Как пишут авторы работы, полученные результаты свидетельствуют, что визуальные социальные сети могут стать ценным инструментом для скрининга и раннего выявления психических расстройств.

Ученые неоднократно применяли публикации в социальных сетях для выявления различных заболеваний и состояний, причем многие из таких исследований были посвящены депрессии. Однако их авторы использовали данные текстовых, а не визуальных соцсетей, и не прибегали к помощи машинного обучения. Помимо депрессии, публикации пользователей помогали ученым выявлять послеродовые эмоциональные нарушения, злоупотребление алкоголем, посттравматическое стрессовое расстройство, суицидальные наклонности и рак поджелудочной железы, а также предсказывать эпидемическое распространение инфекций.

Комментарии 0
Войдите, чтобы оставить комментарий
Пока пусто
Блоги

Авторские колонки

Ошибка